数学建模方法及范例

wxk11111

数学建模方法及范例

jiangxuefeng

Thank you ！

jiangxuefeng

怎么看不到附件呢？

she200672

附件呢？太cuxin

moreli

看来牛人多！！！

huaichuanjushi

good,thanks

2532430

怎么没附件的，。。。。。。。。。。

xunwp

谢谢1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法）. @. J/ i+ K( k; b) b
7 O. I5 ^5 u: e( b- n8 |/ ?* F1 H; o
8 Z- o, L) J: A9 U2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具）( h6 b; Z1 `; o
8 |5 M! g& U. s# h, A9 p+ ?
/ I; U& `. \2 d& q7 T/ O) Z3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现）
, p! l0 S. F# J9 p6 j4 A. E. P+ K; T7 {" K: b$ H2 j$ w
# ^: g8 B' S: C* `. a5 \! Q3 i% r; `7 ~0 g4 ]  i2 K0 R0 z4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备）
: B# f0 w9 h0 c! |3 E1 I* c0 B4 B" R1 O( u4 V  w
5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中）  `/ m/ f( d& M* p

: H+ e& h5 ^! m; P4 n  S1 L8 D9 `4 Z* }9 ]1 p6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用）
6 ]* Y: W* \# Q, M9 x8 Y. l5 e; b  P6 y# a  |
7 Q+ C  O5 J/ q8 l8 F7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具）
7 T$ \1 {4 s8 `7 U/ ?8 ?$ L$ L, f, w  F5 J% ~( L" ?3 v3 Y- \2 ]1 w8 Q$ z$ g7 z" d3 b+ e
. U/ k5 \  e% G: Y, m3 z$ w8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的）
, b; v8 v: y; T& Z4 o. l1 @: `9 S' M3 r/ ?. _
2 {" R9 y" |3 j! B' Z' g7 G1 K' s9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用）/ x1 s) c! c; Q% O9 i& C; l
! L( X" G- m) O  V6 F* m5 Y6 c. A7 a2 ^5 M
6 @' ?7 i+ W( x+ O10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理

tianyu0523

c. A7 a2 ^5 M3 a! U# ?0 ~( ]: C  w: T
10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab进行处理